LaWGPT 是一系列基于中文法律知识的开源大语言模型。

该系列模型在通用中文基座模型（如 Chinese-LLaMA、ChatGLM 等）的基础上扩充法律领域专有词表、大规模中文法律语料预训练，增强了大模型在法律领域的基础语义理解能力。在此基础上，构造法律领域对话问答数据集、中国司法考试数据集进行指令精调，提升了模型对法律内容的理解和执行能力。

详细内容请参考技术报告。

项目结构

LaWGPT
├── assets # 项目静态资源
├── data   # 语料及精调数据
├── tools  # 数据清洗等工具
├── README.md
├── requirements.txt
└── src    # 源码
    ├── finetune.py
    ├── generate.py
    ├── models  # 基座模型及 Lora 权重
    │   ├── base_models
    │   └── lora_weights
    ├── outputs
    ├── scripts # 脚本文件
    │   ├── finetune.sh # 指令微调
    │   └── generate.sh # 服务创建
    ├── templates
    └── utils

数据构建

本项目基于中文裁判文书网公开法律文书数据、司法考试数据等数据集展开，详情参考中文法律数据汇总

1. 初级数据生成：根据Stanford_alpaca和self-instruct方式生成对话问答数据
2. 知识引导的数据生成：通过 Knowledge-based Self-Instruct 方式基于中文法律结构化知识生成数据。
3. 引入 ChatGPT 清洗数据，辅助构造高质量数据集。

模型训练

LawGPT 系列模型的训练过程分为两个阶段：

1. 第一阶段：扩充法律领域词表，在大规模法律文书及法典数据上预训练 Chinese-LLaMA
2. 第二阶段：构造法律领域对话问答数据集，在预训练模型基础上指令精调

二次训练流程

1. 参考src/data/example_instruction_train.json构造二次训练数据集
2. 运行src/scripts/train_lora.sh

指令精调步骤

1. 参考src/data/example_instruction_tune.json构造指令微调数据集
2. 运行src/scripts/finetune.sh

计算资源

8 张 Tesla V100-SXM2-32GB

模型评估

输出示例

问题：请给出判决意见。

问题：请介绍赌博罪的定义。

问题：请问加班工资怎么算？

局限性

由于计算资源、数据规模等因素限制，当前阶段 LawGPT 存在诸多局限性：

1. 数据资源有限、模型容量较小，导致其相对较弱的模型记忆和语言能力。因此，在面对事实性知识任务时，可能会生成不正确的结果。
2. 该系列模型只进行了初步的人类意图对齐。因此，可能产生不可预测的有害内容以及不符合人类偏好和价值观的内容。
3. 自我认知能力存在问题，中文理解能力有待增强。